# # 这是一个示例 Python 脚本。
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# # 按 Shift+F10 执行或将其替换为您的代码。
# # 按 双击 Shift 在所有地方搜索类、文件、工具窗口、操作和设置。
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# def print_hi(name):
#     # 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
#     print(f'Hi, {name}')  # 按 Ctrl+F8 切换断点。
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# # 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
# if __name__ == '__main__':
#     print_hi('PyCharm')
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# # 访问 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ 获取 PyCharm 帮助
import os
import torch
#判断GPU是否可用
print(torch.cuda.is_available())#True
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2'# 设置使用多个显示
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
print(torch.cuda.device_count())#1
#torch.cuda.device_count()查看可用GPU数量
print(torch.version.cuda)#11.1
print(torch.cuda.current_device())#0

import dgl
import torch as th
u, v = th.tensor([0, 1, 2]), th.tensor([2, 3, 4])
g = dgl.graph((u, v))
g.ndata['x'] = th.randn(5, 3)  # original feature is on CPU
print(g.device)#Using backend: pytorch#cpu
cuda_g = g.to('cuda:0')
print(cuda_g.device)#cuda:0
print(cuda_g.ndata['x'].device)#cuda:0
